コードから会話まで：LLMの仕組みとは？

大規模言語モデル（LLMs）は、人間のようなテキストを理解・生成できる高度な生成AIシステムです。これらのモデルは人間の言語を認識・解釈できます。インターネットから収集した数百万ギガバイトのテキストデータを使ってトレーニングされているためです。ChatGPTのようなLLMを活用したイノベーションは広く知られるようになり、生成AIを誰もがより利用しやすいものにしています。

世界のLLM市場は2034年までに856億ドルに達すると予測されており、多くの組織がビジネスの各機能へのLLM導入に注力しています。

この記事では、大規模言語モデルの仕組みと、さまざまな業界での応用について説明します。それでは始めましょう。

図1. LLMは深層学習アルゴリズムを使用してテキストを生成・理解します。

大規模言語モデルの進化#

大規模言語モデルの歴史は数十年にわたり、研究上のブレークスルーや興味深い発見に満ちています。中核概念に入る前に、最も重要なマイルストーンをいくつか見てみましょう。

LLMの開発における主なマイルストーンを簡単に紹介します。

• 1960年代： Joseph Weizenbaumは、初期のチャットボットの一つであるELIZAを開発しました。ELIZAはパターンマッチングを使用していました。これは、システムがユーザー入力内のキーワードを検出し、それに応じて応答することで、基本的な会話をシミュレートする手法です。

• 1990年代： リカレントニューラルネットワーク（RNNs）は、テキストや音声などのシーケンシャルデータを処理するために開発されました。過去の入力を記憶できましたが、長いシーケンスの処理には苦労したため、この問題に対応する長短期記憶（LSTM）ネットワークが開発されました。

• 2014年： ゲート付きリカレントユニット（GRUs）が、LSTMをより簡略化し高速化したバージョンとして導入されました。同じ頃、アテンションメカニズムも開発され、AIがシーケンス内の最も重要な部分に集中して、より適切に理解できるようになりました。

• 2017年： Transformerは、マルチヘッドアテンションと並列処理を使用してテキストを処理する新しい方法を導入しました。RNNとは異なり、シーケンス全体を一度に分析できるため、より高速で、コンテキストの理解にも優れています。

2018年以降、BERT（Transformerによる双方向エンコーダー表現）やGPT（生成系事前学習済みTransformer）などのモデルは、Transformerを使用して双方向処理を導入しました。これは、情報が前方向と後方向の両方に流れる処理です。こうした進歩により、これらのモデルが自然言語を理解・生成する能力は大幅に向上しました。

図2。大規模言語モデルの進化。

LLMはどのように機能するのか？#

LLM（大規模言語モデル）の仕組みを理解するには、まずLLMとは何かを明確にすることが重要です。

LLMは、膨大なデータセットでトレーニングされた汎用AIシステムである基盤モデルの一種です。これらのモデルは特定のタスク向けにファインチューニングでき、人間の文章を模倣する形でテキストを生成するように設計されています。LLMは最小限のプロンプトから予測を行うことを得意とし、人間の入力に基づいてコンテンツを作成する生成AIで広く使用されています。コンテキストを推測し、一貫性と関連性のある応答を提供し、言語を翻訳し、テキストを要約し、質問に回答し、クリエイティブライティングを支援できるほか、コードを生成・デバッグすることもできます。

LLMは非常に大規模で、数十億個のパラメーターを使って動作します。パラメーターとは、トレーニング中にモデルが学習する内部の重みであり、受け取った入力に基づく出力の生成を可能にします。一般に、パラメーター数が多いモデルほど高い性能を発揮する傾向があります。

代表的なLLMの例を以下に示します。

• GPT-4o：2024年5月にリリースされたGPT-4oは、OpenAIの最新マルチモーダルモデルです。テキスト、画像、音声、動画の入力を処理できます。
• Claude 3.5：2024年6月にAnthropicが発表したClaude 3.5は、Claude 3シリーズを基盤としており、自然言語処理と問題解決能力が向上しています。
• Llama 3：2024年4月にリリースされたMetaのLlama 3シリーズには、最大700億個のパラメーターを持つモデルが含まれています。これらのオープンソースモデルは、費用対効果の高さと、さまざまなベンチマークでの優れた性能で知られています。
• Gemini 1.5：2024年2月にGoogle DeepMindが発表したGemini 1.5は、テキスト、画像、その他のデータ形式を処理できるマルチモーダルモデルです。

LLMの主要コンポーネント#

大規模言語モデル（LLMs）には、ユーザープロンプトを理解して応答するために連携する複数の主要コンポーネントがあります。これらのコンポーネントの一部は層として構成されています。各層は、言語処理パイプライン内の特定のタスクを処理します。

たとえば、埋め込み層は単語をより小さな部分に分解し、それらの間の関係を特定します。

これを基盤として、フィードフォワード層がこれらの部分を分析し、パターンを見つけます。同様に、リカレント層はモデルが単語の正しい順序を維持できるようにします。

もう一つの重要なコンポーネントがアテンションメカニズムです。これはモデルが入力の中で最も関連性の高い部分に集中できるようにし、重要度の低い部分よりもキーワードやフレーズを優先させます。たとえば、「The cat sat on the mat」をフランス語に翻訳する場合、アテンションメカニズムによって「cat」と「le chat」、「mat」と「le tapis」が対応付けられ、文の意味が保たれます。これらのコンポーネントは段階的に連携して、テキストを処理・生成します。

さまざまな種類のLLM#

すべてのLLMは同じ基盤コンポーネントを共有していますが、特定の目的に合わせて構築・調整できます。異なる種類のLLMと、それぞれが持つ固有の能力の例を以下に示します。

• ゼロショットモデル：これらのモデルは、特定のトレーニングを受けていないタスクにも対応できます。学習した一般知識を使って新しいプロンプトを理解し、追加のトレーニングなしで予測を行います。
• ファインチューニング済みモデル：ファインチューニング済みモデルは汎用モデルを基盤とし、特定のタスク向けにさらにトレーニングされています。この追加トレーニングにより、専門的な用途で高い効果を発揮します。
• マルチモーダルモデル：これらの高度なモデルは、テキストや画像など、複数種類のデータを処理・生成できます。テキストと視覚情報の組み合わせた理解が必要なタスク向けに設計されています。

自然言語処理とLLMの関係#

自然言語処理（NLP）は機械が人間の言語を理解し扱うことを支援する一方、生成AIはテキスト、画像、コードなどの新しいコンテンツの作成に重点を置きます。大規模言語モデル（LLMs）はこの2つの分野を結び付けます。NLPの技術で言語を理解し、生成AIを適用して独自の人間らしい応答を作成します。この組み合わせにより、LLMは言語を処理して創造的かつ意味のあるテキストを生成でき、会話、コンテンツ作成、翻訳などのタスクに役立ちます。NLPと生成AIの両方の強みを組み合わせることで、LLMは機械が自然で直感的に感じられる方法でコミュニケーションすることを可能にします。

図3。生成AI、NLP、LLMの関係。

さまざまな業界におけるLLMの応用#

ここまでLLMとは何か、どのように機能するかを説明してきました。次に、LLMの可能性を示すさまざまな業界でのユースケースを見てみましょう。

リーガルテックでのLLM活用#

AIモデルは法律業界を変革しており、LLMによって法律文書の調査や作成などの作業が弁護士にとって大幅に高速化されています。法律や過去の判例などの法的テキストを迅速に分析し、弁護士が必要とする情報を見つけるために使用できます。また、契約書や遺言書などの法律文書の作成も支援できます。

興味深いことに、LLMは調査や文書作成だけでなく、法令遵守の確保やワークフローの効率化にも役立つツールです。組織はLLMを使用して、潜在的な違反を特定し、その是正に向けた推奨事項を提示することで、規制に準拠できます。契約書のレビューでは、LLMが重要な詳細を強調し、リスクや誤りを特定して、変更を提案できます。

図4. LLMを法律調査に活用する方法の概要。

小売・Eコマース：LLMを活用したAIチャットボット#

LLMは、過去の購入履歴、閲覧習慣、ソーシャルメディアでの活動などの顧客データを分析し、パターンや傾向を見つけられます。これにより、商品のパーソナライズされた推奨を作成できます。LLMと統合されたアプリケーションは、商品の選択、カートへの追加、チェックアウトの完了など、商品の購入を顧客が進める際に案内できます。

さらに、LLMベースのチャットボットは、商品、サービス、配送に関する一般的な顧客の問い合わせに対応できます。これにより、カスタマーサービス担当者はより複雑な問題に対応できるようになります。代表例が、Amazonの最新AIチャットボットであるRufusです。RufusはLLMを使用して、商品レビューの要約を生成します。また、偽のレビューを検出し、顧客に衣料品のサイズの選択肢を推奨することもできます。

研究・学術分野におけるLLM#

LLMのもう一つの興味深い応用分野が教育です。LLMは学生向けの練習問題やクイズを生成し、学習をよりインタラクティブにできます。

学校の教科書を使ってファインチューニングすると、LLMはパーソナライズされた学習体験を提供できます。これにより、学生は自分のペースで学び、難しいと感じるトピックに集中できます。教師もLLMを活用して、作文やテストなどの学生の課題を採点できるため、時間を節約し、指導の他の側面に集中できます。

さらに、これらのモデルは教科書や学習教材をさまざまな言語に翻訳できるため、学生が母語で教育コンテンツにアクセスするのに役立ちます。

図5. LLMを使用したテキスト翻訳の例。

大規模言語モデルのメリットとデメリット#

LLMは自然言語を理解し、要約や翻訳などのタスクを自動化し、コーディングを支援することで、多くのメリットをもたらします。異なるソースからの情報を組み合わせ、複雑な問題を解決し、多言語コミュニケーションを支援できるため、さまざまな業界で役立ちます。

一方で、誤情報を拡散するリスク、現実的だが誤ったコンテンツの作成に関する倫理的懸念、重要な領域での不正確さなどの課題もあります。さらに、1つのモデルのトレーニングで5台の自動車と同程度の炭素を排出する可能性があるため、大きな環境への影響もあります。LLMを責任を持って活用するには、メリットとこうした制約のバランスを取ることが重要です。

主なポイント#

大規模言語モデルは、機械が人間のようなテキストを理解・作成しやすくすることで、生成AIの利用方法を変えつつあります。文書の作成、商品の推奨、パーソナライズされた学習体験の提供などを通じて、法律、小売、教育などの業界の効率化に貢献しています。

LLMには、時間の節約やタスクの簡略化など多くのメリットがある一方、精度の問題、倫理的懸念、環境への影響といった課題もあります。これらのモデルが進化するにつれて、日常生活や職場でさらに大きな役割を果たすようになるでしょう。

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